package com.lark.algorithm.study.bst;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 * @author btmood
 * @version 1.0
 * @apiNote 泛型要求元素具有可比较性
 * @since 2024-03-14 15:56
 */
public class BST<E extends Comparable<E>> {

    private class Node {
        public E e;
        public Node left, right;

        public Node(E e) {
            this.e = e;
            left = null;
            right = null;
        }
    }

    private Node root;
    private int size;

    public BST() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    // 向二分搜索树中添加元素
    // 用户使用的
    public void add(E e) {
        if (root == null) {
            root = new Node(e);
            size++;
        } else {
            add(root, e);
        }
    }

    /**
     * 向二分搜索树中添加元素
     * 优化版
     * @param e
     */
    public void addOptimize(E e) {
        root = addOptimize(root, e);
    }

    /**
     * 向以node为根的二分搜索树插入元素E，递归算法
     * 真正的递归添加方法
     * 最开始没有想到需要判断node.left == null，直接把add(node.left, e);写在了中止条件中；根据经验看来，拆分问题的代码是不能写在中止条件中的，这也可以作为一个需要预警的条件
     * @param node 根节点
     * @param e 元素值
     */
    private void add(Node node, E e) {
        // 中止条件
        if (e.equals(node.e)) {
            return;
        } else if (e.compareTo(node.e) < 0 && node.left == null) {
            node.left = new Node(e);
            size++;
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0 && node.right == null){
            node.right = new Node(e);
            size++;
        }

        // 拆分 并 解决原问题
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            add(node.left, e);
        } else {
            add(node.right, e);
        }
    }

    /**
     * 优化版本
     * 向以node为根的二分搜索树插入元素E，递归算法
     * 上面的版本虽然实现了递归添加，但是仔细考虑，最小的二叉树其实是null，也就是说上面的版本，还没有找到最小问题
     * @param node
     * @param e
     */
    private Node addOptimize(Node node, E e) {
        // 中止条件
        if (node == null) {
            size++;
            return new Node(e);
        }

        // 拆分 并 解决原问题
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = addOptimize(node.left, e);
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0){
            node.left = addOptimize(node.right, e);
        }
        return node;
    }

    /**
     * 判断二分搜索树中是否包含元素e
     * @param e
     * @return
     */
    public boolean contains(E e) {
        return contains(root, e);
    }

    /**
     * 判断以node为根的二分搜索树中是否包含元素e，递归算法
     * @param node
     * @param e
     * @return
     */
    private boolean contains(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return false;
        }
        if (e.compareTo(node.e) == 0) {
            return true;
        }  else if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            return contains(node.left, e);
        } else {
            return contains(node.right, e);
        }
    }

    /**
     * 二分搜索树的前序遍历
     */
    public void preOrder() {
        preOrder(root);
    }

    /**
     * 前序遍历以node为根的二分搜索树，递归算法
     * @param node
     */
    public void preOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        System.out.println(node.e);
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }

    /**
     * 前序遍历以node为根的二分搜索树，递归算法
     * 优化，其实递归算法不一定需要完全按照我们之前的递归公式套用，也可以用下面这种方式
     * @param node
     */
    public void preOrder2(Node node) {
        if (node != null) {
            System.out.println(node.e);
            preOrder(node.left);
            preOrder(node.right);
        }
    }

    /**
     * 前序非递归实现
     */
    public void preOrderNR() {
        // 用栈来记录节点的位置
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        // 压入根节点
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            // 弹出栈顶元素
            Node cur = stack.pop();
            // 记录栈顶元素
            System.out.println(cur.e);
            // 先压入根的右节点
            if (cur.right != null) {
                stack.push(cur.right);
            }
            // 再压入根的左节点
            if (cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }

    /**
     * 中序遍历二分搜索书
     */
    public void inOrder() {
        inOrder(root);
    }

    /**
     * 中序遍历以node为根的二分搜索树
     * @param node 根节点
     */
    public void inOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left);
        System.out.println(node.e);
        inOrder(node.right);
    }

    public void inOrderNR() {

    }

    /**
     * 后序遍历二分搜索树
     */
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }

    /**
     * 后序遍历以node为根的二分搜索树
     * @param node 根节点
     */
    public void postOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.println(node.e);
    }

    public void postOrderNR() {

    }

    /**
     * 层序遍历
     */
    public void levelOrder() {
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node cur = queue.remove();
            System.out.println(cur.e);
            if (cur.left != null) {
                queue.add(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                queue.add(cur.right);
            }
        }
    }

    /**
     * 寻找二分搜索树的最小元素
     * @return
     */
    public E minimum() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
        }
        return minimum(root).e;
    }

    /**
     * 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
     * @param node
     * @return
     */
    public Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) {
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    /**
     * 寻找二分搜索树的最大元素
     * @return
     */
    public E maximum() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
        }
        return maximum(root).e;
    }

    /**
     * 返回以node为根的二分搜索树的最大值所在的节点
     * @param node
     * @return
     */
    public Node maximum(Node node) {
        if (node.right == null) {
            return node;
        }
        return maximum(node.right);
    }

    /**
     * 从二分搜索树中删除最小值所在的节点，返回最小值
     * @return
     */
    public E removeMin() {
        E ret = minimum();
        root = removeMin(root);
        return ret;
    }

    // 删掉以node为根的二分搜索树的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMin(Node node) {
        // 如果当前节点是最小值
        if (node.left == null) {
            // 删除当前元素时，要注意它可能右右子树，需要把右子树返回
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size--;
            return rightNode;
        }
        // 此时node还不是最小元素，通过此方法语义，拿到根元素
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    /**
     * 从二分搜索树中删除最大值所在的节点，返回最大值
     * @return
     */
    public E removeMax() {
        E ret = maximum();
        root = removeMax(root);
        return ret;
    }

    // 删掉以node为根的二分搜索树的最大节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMax(Node node) {
        // 如果当前节点是最小值
        if (node.right == null) {
            // 删除当前元素时，要注意它可能有左子树，需要把左子树返回
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size--;
            return leftNode;
        }
        // 此时node还不是最小元素，通过此方法语义，拿到根元素
        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }

    // 从二分搜索树中删除元素为e的节点
    public void remove(E e) {
        root = remove(root, e);
    }

    // 删除以node为根的二分搜索书中为e的节点，递归写法
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node remove(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        // 如果待删除的元素小于当前元素，就去左子树找
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = remove(node.left, e);
            return node;
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = remove(node.right, e);
            return node;
        } else {
            // e.compareTo(node.e) == 0
            // 待删除节点左子树为空的情况
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size--;
                return rightNode;
            }
            // 待删除的节点右子树为空的情况
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size--;
                return leftNode;
            }
            // 待删除节点左右子树都不为空的情况
            // 找到比待删除节点大的最小节点，即待删除节点右子树的最小节点
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;

            node.left = node.right = null;
            return successor;
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        generateBSTString(root, 0, res);
        return res.toString();
    }

    /**
     * 生成以node为根节点，深度为depth的描述二叉树的字符串
     * @param node 根节点
     * @param depth 深度
     * @param res 字符串
     */
    private void generateBSTString(Node node, int depth, StringBuilder res) {
        if (node == null) {
            res.append(generateDepthString(depth))
                    .append("null\n");
            return;
        }
        res.append(generateDepthString(depth))
                .append(node.e)
                .append("\n");
        generateBSTString(node.left, depth + 1, res);
        generateBSTString(node.right, depth + 1, res);
    }

    /**
     * 生成深度描述字符串
     * @param depth
     * @return
     */
    private String generateDepthString(int depth) {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < depth; i++) {
            res.append("--|");
        }
        return res.toString();
    }
}
